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一步到位！Python 程式設計-最強入門教科書 第三版

為了解決k線參數設定的問題，作者陳惠貞 這樣論述：

　　身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。 　　從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 　　大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！ 　　★ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！ 　　★ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！ 　　★ 無縫接軌四大套

件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！ 　　★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn 本書特色 　　初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！ 　　★最易學習★ 　　沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。 　　★豐富範例★ 　　本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。 　　★最強應用★ 　　本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套

件，有了這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展： 　　◇NumPy → 資料運算 　　◇matplotlib → 資料視覺化 　　◇SciPy → 科學計算 　　◇pandas → 資料處理與分析 　　◇scikit-learn → 機器學習

k線參數設定進入發燒排行的影片

低腔壓高濃度過氧化氫混合式火箭引擎之研究

為了解決k線參數設定的問題，作者林育宏 這樣論述：

本論文為混合式火箭系統入軌段火箭引擎的前期研究，除了高引擎效率的要求外，更需要精準的推力控制與降低入軌段火箭的結構重量比，以增加入軌精度與酬載能力。混合式火箭引擎具相對安全、綠色環保、可推力控制、管路簡單、低成本等優點，並且可以輕易地達到引擎深度節流推力控制，對於僅能單次使用、需要精準進入軌道的入軌段火箭推進系統有相當大的應用潛力。其最大的優點是燃料在常溫下為固態、易保存且安全，即使燃燒室或儲存槽受損，固態的燃料也不會因此產生劇烈的燃燒而導致爆炸。雖然混合式推進系統有不少優於固態及液態推進系統的特性，相較事先預混燃料與氧化劑的固態推進系統及可精準控制氧燃比而達到高度燃燒效率的液態推進系統，混

合式推進系統有擴散焰邊界層燃燒特性，此因素導致混合式推進系統的燃料燃燒速率普遍偏低，使得設計大推力引擎設計時需要長度較長的燃燒室來提供足夠的燃料燃燒表面積，也導致得更高長徑比的火箭設計。針對此問題，本論文利用渦漩注入氧化劑的方式，增加了氧化劑在引擎內部的滯留時間，並藉由渦旋流場提升氧化劑與燃料的混合效率以及燃料耗蝕率；同時降低引擎燃燒室工作壓力以研究其推進效能，並與較高工作壓力進行比較。本論文使用氮氣加壓供流系統驅動90%高濃度過氧化氫 (high-test peroxide) 進入觸媒床，並使用三氧化二鋁 (Al2O3) 為載體的三氧化二錳 (Mn2O3) 觸媒進行催化分解，隨後以渦漩注入的

方式注入燃燒腔，並與燃料聚丙烯（polypropylene, PP）進行燃燒，最後經由石墨鐘形噴嘴 (bell-shaped nozzle) 噴出燃燒腔後產生推力。實驗部分首先透過深度節流測試先針對原版腔壓40 barA引擎在低腔壓下的氧燃比 (O/F ratio)、特徵速度 (C*)、比衝值 (Isp) 等引擎性能進行研究，提供後續設計20 barA低腔壓引擎的依據，並整理出觸媒床等壓損以及燃燒室等流速的引擎設計轉換模型；同時使用CFD模擬驗證渦漩注射器於氧化劑全流量下 (425 g/s) 的壓損與等壓損轉換模型預測的數值接近 (~1.3 bar)。由腔壓20 barA 引擎的8秒hot-f

ire實驗結果顯示，由於推力係數 (CF) 在低腔壓引擎的理論值 (~1.4) 相較於腔壓40 barA引擎的推力係數理論值 (~1.5) 較低，因此腔壓20 barA引擎的海平面Isp相較於腔壓40 barA引擎的Isp 低了約13 s，但是兩組引擎具有相近的Isp效率 (~94%)，且長時間的24秒hot-fire測試顯示Isp效率會因長時間燃燒而提升至97%。此外，氧化劑流量皆線性正比於推力與腔壓，判定係數 (R2) 也高於99%，實現混合式火箭引擎推力控制的優異性能。透過燃料耗蝕率與氧通量之關係式可知，低腔壓引擎在相同氧化劑通量下 (100 kg/m2s) 較腔壓40 barA引擎降低

了約15%的燃料耗蝕率，因此引擎的燃料耗蝕率會受到腔體壓力轉換的影響而變動，本論文也針對此現象歸納出一校正方法以預測不同腔壓下的燃料耗蝕率，此校正後的關係式可提供未來不同腔壓引擎燃料長度設計上的準則。最後將雙氧水貯存瓶的上游氮氣加壓壓力從約58 barA降低至38 barA並進行8秒hot-fire測試，結果顯示仍能得到與過往測試相當接近的Isp效率 (~94%)，而此特性除了能讓雙氧水及氮氣貯存瓶擁有輕量化設計的可能性，搭配具流量控制的控制閥也有利於未來箭體朝向blowdown type型式的設計，因此雙氧水加壓桶槽上的氮氣調壓閥 (N2 pressure regulator valve)

將可省去，得以降低供流系統的重量，並增加箭體的酬載能力，對於未來箭體輕量化將是一大優勢。

Python資料科學自學聖經：不只是建模!用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔)

為了解決k線參數設定的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 　　《Python自學聖經》系列力作 　　運用Python掌握資料科學的價值 　　讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 　　完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 　　機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 　　給需要本書的人： 　　★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 　　★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 　　★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 　　★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 　　★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適

用的演算法進行預測與解決問題的人 　　隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 　 　　資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 　　【重要關鍵】 　　■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、M

atplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 　　■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 　　■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。 　　■深度學習：學習工具(Tenso

rFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 　　■模型訓練進化：預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器，以及手寫數字辨識參數調校。 　　【超值學習資源】 　　獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔 本書特色 　　■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 　　■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 　　■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 　　■不使用艱澀數學

推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 　　■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 　　■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。

旅遊導覽地圖之生成技術

為了解決k線參數設定的問題，作者黃羿軒 這樣論述：

主題式地圖經常用來展示特定資料與地理資訊的關係，這類地圖的特點在於能將資料屬性以及地理位置的關係視覺化以便於判讀趨勢，這樣的應用常見於旅遊導覽地圖的繪製；當人們在規劃未知的旅行時，往往受限於語言的限制或是缺乏對於景點的知識，導致旅途規劃的遺憾，亦或是無法從網路的文章或書本雜誌中找出理想的資料，因為這類的資料可能受到疏於維護或是特定的立場干擾，需要旅遊者具有大量的旅遊方面的先備知識去過濾。近年來台灣致力在發展觀光產業上，許多旅遊業者也面臨了資訊產業的轉型，例如近年來開始出現線上飯店預訂網站，便說明了資訊及觀光的密不可分。在推動地方觀光時，一個重要的點是如何快速吸引旅客的目光，過去景點商家可能透

過商業廣告的投放或是部落格網站的經營來達到宣傳的目的，這樣的問題在於整體推薦系統通常以個體為目標，缺乏了帶動整體區域觀光的效果，且對於旅客缺乏一定的公信力。在近年的研究中，提出了許多將城市地圖形變的方法，這些地圖透過數學運算，在人眼可接受的誤差內，很好的將不同的資訊結合真實地圖作呈現。綜合以上兩點，本論文結合以區域為主的POI(point of interest)景點，以及地圖形變的方法，提出了一種能夠自動生成旅遊導覽地圖的技術。